Python全栈数据工程师养成攻略 Python机器学习入门教程 视频讲解版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

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第1章 写在前面1

1.1 数据工程和编程语言1

1.1.1 如何玩转数据1

1.1.2 关于编程语言3

1.2 带好装备——Python和Sublime4

1.2.1 Python4

1.2.2 Sublime5

1.2.3 运行Python代码的方法6

1.2.4 Hello World7

1.3 数据结构和常见类型7

1.3.1 数据的结构8

1.3.2 数据的类型8

第2章 学会Python10

2.1 Python基础语法10

2.1.1 Python的特点10

2.1.2 中文编码10

2.1.3 变量11

2.1.4 注释14

2.1.5 保留名14

2.1.6 行和缩进15

2.1.7 运算符15

2.1.8 条件15

2.1.9 循环16

2.1.10 时间18

2.1.11 文件19

2.1.12 异常19

2.1.13 函数20

2.1.14 补充内容20

2.2 实战：西游记用字统计21

2.2.1 数据21

2.2.2 目标21

2.2.3 步骤21

2.2.4 总结23

第3章 获取数据24

3.1 HTTP请求和Chrome24

3.1.1 访问一个链接24

3.1.2 Chrome浏览器25

3.1.3 HTTP27

3.1.4 URL类型28

3.2 使用Python获取数据29

3.2.1 urllib229

3.2.2 GET请求29

3.2.3 POST请求30

3.2.4 处理返回结果30

3.3 实战：爬取豆瓣电影31

3.3.1 确定目标31

3.3.2 通用思路32

3.3.3 寻找链接32

3.3.4 代码实现34

3.3.5 补充内容38

第4章 存储数据40

4.1 使用XAMP搭建Web环境40

4.1.1 Web环境40

4.1.2 偏好设置41

4.1.3 Hello World43

4.2 MySQL使用方法44

4.2.1 基本概念44

4.2.2 命令行44

4.2.3 Web工具44

4.2.4 本地软件47

4.3 使用Python操作数据库49

4.3.1 MySQLdb49

4.3.2 建立连接49

4.3.3 执行操作50

4.3.4 关闭连接52

4.3.5 扩展内容52

第5章 静态可视化53

5.1 在R中进行可视化53

5.1.1 下载和安装53

5.1.2 R语言基础54

5.1.3 ggplot259

5.1.4 R语言学习笔记59

5.2 掌握ggplot2数据可视化59

5.2.1 图形种类59

5.2.2 基本语法60

5.2.3 条形图61

5.2.4 折线图61

5.2.5 描述数据分布62

5.2.6 分面62

5.2.7 R语言数据可视化62

5.3 实战：Diamonds数据集探索63

5.3.1 查看数据63

5.3.2 价格和克拉64

5.3.3 价格分布64

5.3.4 纯净度分布65

5.3.5 价格概率分布65

5.3.6 不同切工下的价格分布65

5.3.7 坐标变换66

5.3.8 标题和坐标轴标签66

第6章 自然语言理解67

6.1 走近自然语言理解67

6.1.1 概念67

6.1.2 内容67

6.1.3 应用68

6.2 使用jieba分词处理中文70

6.2.1 jieba中文分词70

6.2.2 中文分词70

6.2.3 关键词提取72

6.2.4 词性标注73

6.3 词嵌入的概念和实现73

6.3.1 语言的表示73

6.3.2 训练词向量75

6.3.3 代码实现75

第7章 Web基础78

7.1 网页的骨骼：HTML78

7.1.1 HTML是什么78

7.1.2 基本结构78

7.1.3 常用标签79

7.1.4 标签的属性82

7.1.5 注释83

7.1.6 表单83

7.1.7 颜色84

7.1.8 DOM85

7.1.9 HTML586

7.1.10 补充内容86

7.2 网页的血肉：CSS86

7.2.1 CSS是什么87

7.2.2 基本结构87

7.2.3 使用CSS87

7.2.4 常用选择器89

7.2.5 常用样式91

7.2.6 CSS394

7.2.7 CSS实例97

7.2.8 补充学习98

7.3 网页的关节：JS99

7.3.1 JS是什么99

7.3.2 使用JS99

7.3.3 JS基础100

7.3.4 补充学习103

第8章 Web进阶104

8.1 比JS更方便的JQuery104

8.1.1 引入JQuery104

8.1.2 语法105

8.1.3 选择器106

8.1.4 事件107

8.1.5 直接操作108

8.1.6 AJAX请求112

8.1.7 补充学习113

8.2 实战：你竟是这样的月饼113

8.2.1 项目简介113

8.2.2 首页实现115

8.2.3 月饼页实现128

8.2.4 项目总结133

8.3 基于ThinkPHP的简易个人博客134

8.3.1 ThinkPHP是什么134

8.3.2 个人博客134

8.3.3 下载和初始化134

8.3.4 MVC135

8.3.5 数据库配置136

8.3.6 控制器、函数和渲染模板137

8.3.7 U函数和页面跳转139

8.3.8 表单实现和数据处理141

8.3.9 读取数据并渲染142

8.3.10 项目总结145

8.4 基于Flask的简易个人博客146

8.4.1 Flask是什么146

8.4.2 项目准备147

8.4.3 渲染模板149

8.4.4 操作数据库150

8.4.5 完善其他页面152

8.4.6 项目总结155

第9章 动态可视化157

9.1 使用ECharts制作交互图形157

9.1.1 ECharts是什么157

9.1.2 引入Echarts158

9.1.3 准备一个画板158

9.1.4 绘制ECharts图形158

9.1.5 使用其他主题160

9.1.6 配置项手册160

9.1.7 开始探索164

9.2 实战：再谈豆瓣电影数据分析164

9.2.1 项目成果164

9.2.2 数据获取164

9.2.3 数据清洗和存储167

9.2.4 数据分析168

9.2.5 数据可视化168

9.2.6 项目总结171

9.3 数据可视化之魅D3172

9.3.1 D3是什么172

9.3.2 D3核心思想172

9.3.3 一个简单的例子173

9.3.4 深入理解D3177

9.3.5 开始探索180

9.4 实战：星战电影知识图谱181

9.4.1 项目成果181

9.4.2 数据获取182

9.4.3 数据分析182

9.4.4 数据可视化183

9.4.5 项目总结184

9.5 艺术家爱用的 Processing185

9.5.1 Processing是什么185

9.5.2 一个简单的例子186

9.5.3 Processing基础186

9.5.4 更多内容189

9.6 实战：上海地铁的一天189

9.6.1 项目成果189

9.6.2 项目数据189

9.6.3 项目思路190

9.6.4 项目实现190

9.6.5 项目总结197

第10章 机器学习198

10.1 明白一些基本概念198

10.1.1 机器学习是什么198

10.1.2 学习的种类199

10.1.3 两大痛点202

10.1.4 学习的流程203

10.1.5 代码实现205

10.2 常用经典模型及实现206

10.2.1 线性回归206

10.2.2 Logistic回归206

10.2.3 贝叶斯207

10.2.4 K近邻207

10.2.5 决策树207

10.2.6 支持向量机209

10.2.7 K-Means209

10.2.8 神经网络210

10.2.9 代码实现210

10.3 调参比赛大杀器XGBoost213

10.3.1 为什么要调参214

10.3.2 XGBoost是什么214

10.3.3 XGBoost安装214

10.3.4 XGBoost模型参数215

10.3.5 XGBoost调参实战216

10.3.6 总结227

10.4 实战：微额借款用户人品预测227

10.4.1 项目背景227

10.4.2 数据概况228

10.4.3 缺失值处理228

10.4.4 特征工程229

10.4.5 特征选择230

10.4.6 模型设计231

10.4.7 项目总结232

第11章 深度学习233

11.1 初探Deep Learning233

11.1.1 深度学习是什么233

11.1.2 神经元模型234

11.1.3 全连接层235

11.1.4 代码实现236

11.2 用于处理图像的CNN237

11.2.1 CNN是什么238

11.2.2 CNN核心内容239

11.2.3 CNN使用方法241

11.2.4 CNN模型训练242

11.2.5 代码实现242

11.3 用于处理序列的 RNN242

11.3.1 RNN是什么242

11.3.2 RNN模型结构243

11.3.3 LSTM244

11.3.4 RNN使用方法246

11.3.5 代码实现246

11.4 实战：多种手写数字识别模型246

11.4.1 手写数字数据集247

11.4.2 全连接层248

11.4.3 CNN实现252

11.4.4 RNN实现253

11.4.5 实战总结254

第12章 数据的故事256

12.1 如何讲一个好的故事256

12.1.1 为什么要做PPT256

12.1.2 讲一个好的故事256

12.1.3 用颜值加分257

12.1.4 总结258

12.2 实战：有内容有颜值的分享258

12.2.1 SODA258

12.2.2 公益云图260

12.2.3 上海BOT262

12.2.4 总结263